yolo训练模型

机器学习与深度学习间关系与区别

一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。

ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

绘本讲师训练营【24期】8/21阅读原创《独生小孩》

24016-孟娟《独生小孩》图片发自App今天我想分享一个蛮特别的绘本，讲的是一个特殊的群体，我也是属于这个群体，80后的独生小孩。这是一本中国绘本，作者郭婧，也是一个80厚。全书一百多页，均为铅笔绘制，虽然为黑白色调，但并不显得沉闷。全书没有文字，犹如“默片”，但并不影响读者对该作品的理解，反而显得神秘，梦幻，給读者留下想象的空间。作者在前蝴蝶页这样写到：“我更希望父母和孩子一起分享这本书，使他

1784e22615e0·2024-09-16 10:26

消息中间件有哪些常见类型

消息中间件根据其设计理念和用途，可以大致分为以下几种常见类型：点对点消息队列（Point-to-PointMessagingQueues）：在这种模型中，消息被发送到特定的队列中，消费者从队列中取出并处理消息

xmh-sxh-1314·2024-09-16 10:55

LLM 词汇表

Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集，而是代表了模型的“工作记忆”。

落难Coder·2024-09-16 10:22

将cmd中命令输出保存为txt文本文件

最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。

落难Coder·2024-09-16 10:21

探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商

#探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。

nseejrukjhad·2024-09-16 09:20

使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南

#使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南##引言在自然语言处理领域，微调模型以适应特定任务是提升模型性能的常见方法。

nseejrukjhad·2024-09-16 09:50

如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧

标题:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧内容:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧引言在使用大型语言模型(LLM)时,提示工程是一个关键环节。

nseejrukjhad·2024-09-16 09:49

【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1073标注数量(xml

熬夜写代码的平头哥∰·2024-09-16 09:48

人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？

随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。

jmoych·2024-09-16 09:17

钢筋长度超限检测检数据集VOC+YOLO格式215张1类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：215标注数量(xml

futureflsl·2024-09-16 09:46

数据仓库——维度表一致性

数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕，完整连接为：数据仓库基础知识笔记思维导图维度一致性问题从逻辑层面来看，当一系列星型模型共享一组公共维度时，所涉及的维度称为一致性维度。

墨染丶eye·2024-09-16 09:15

展现思维导图魅力，不断挖掘人生宝藏

第13期最强思维导图训练营已经结束一周了，但是我依旧是感觉所有学员还在努力的学习，这些学员中有教师、学生、白领、公务员、宝妈等等，只要你努力，只要你想改变自己，任何行业，任何岗位都可以参与进来，28天足以让你见成效

思维导图讲师Mandy·2024-09-16 09:09

【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）

OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归

算法大师·2024-09-16 09:42

渝婧感恩日记第68天

感恩奇迹感恩训练营毕业典礼，让我能共振到同学们的喜悦和能量，感谢！感谢！感谢！2.哇！我真是太幸福啦！感恩每天早起，运动3公里！这个星期又做到连续三天，不间断！感谢亲爱的渝婧！你真的是非常的棒！

梁渝婧lydia·2024-09-16 08:43

Xinference如何注册自定义模型

环境：Xinference问题描述：Xinference如何注册自定义模型解决方案：1.写个model_config.json，内容如下{"version":1,"context_length":2048

玩人工智能的辣条哥·2024-09-16 08:10

网络编程基础

目录♫什么是网络编程♫Socket套接字♪什么是Socket套接字♪数据报套接字♪流套接字♫数据报套接字通信模型♪数据报套接字通讯模型♪DatagramSocket♪DatagramPacket♪实现UDP

记得开心一点啊·2024-09-16 08:08

简单了解 JVM

目录♫什么是JVM♫JVM的运行流程♫JVM运行时数据区♪虚拟机栈♪本地方法栈♪堆♪程序计数器♪方法区/元数据区♫类加载的过程♫双亲委派模型♫垃圾回收机制♫什么是JVMJVM是JavaVirtualMachine

记得开心一点啊·2024-09-16 08:37

Python实现简单的机器学习算法

Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估

master_chenchengg·2024-09-16 08:36

BART&BERT

BART和BERT都是基于Transformer架构的预训练语言模型。

Ambition_LAO·2024-09-16 07:02

系统架构设计师需求分析篇二

面向对象分析方法1.用例模型构建用例模型一般需要经历4个阶段：识别参与者：识别与系统交互的所有事物。合并需求获得用例：将需求分配给予其相关的参与者。细化用例描述：详细描述每个用例的功能。

AmHardy·2024-09-16 07:02

如何用matlab灵活控制feko的求解

tid=3778Feko中的模型和求解设置等都可以通过editfeko进行设置，其文件存储为.pre文件，该文件可以用文本打开，因此，我们可以通过VB、VC、matlab等工具对.pre文件进行读写操作

NingrLi·2024-09-16 06:57

放松的一天

07:20图片发自App睡觉:23:00天气:晴今日任务清单学习·信息·阅读•水滴阅读Day40Alice’sAdventuresinWonderlandChapter6.2图片发自App•BBC跟读训练营

4da9b7687fa0·2024-09-16 06:31

人到中年的5大恐惧

不知道做什么的时候，去追剧，做美食，教育孩子，锻炼，花钱进什么什么读书训练营，打卡训练营，微信群，各种分享和共同体的群。但是还是没有任何的起色。就这样了吗。中午并不困，但是到了12点，还是习惯

不想独白的独白·2024-09-16 05:56

计算机网络八股总结

这里写目录标题网络模型划分（五层和七层）及每一层的功能五层网络模型七层网络模型（OSI模型）==三次握手和四次挥手具体过程及原因==三次握手四次挥手TCP/IP协议组成==UDP协议与TCP/IP协议的区别

Petrichorzncu·2024-09-16 05:50

我的一个小心愿，减肥20斤，有人一起吗

我现在体重141斤，163cm，想减到120以内，不想吃减肥药，不喝奶昔，也不想买健身卡，就是希望通过一些运动的aPP进行训练和适当的节食，有人一起的吗？

张晓晓ZXX·2024-09-16 05:45

COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集

"""--json_path输入的json文件路径--save_path保存的文件夹名字，默认为当前目录下的labels。"""importosimportjsonfromtqdmimporttqdmimportargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--json_path',default='./instances

QYQY77·2024-09-16 05:49

今天是总结

05刻意：通过有意识的训练。06修改：好的文章至上修改10遍。07模仿：10万+的文章必有成功的道理

薛帅·2024-09-16 05:39

yolov5＞onnx＞ncnn＞apk

一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!

图像处理大大大大大牛啊·2024-09-16 05:15

免费的GPT可在线直接使用（一键收藏）

1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。

kkai人工智能·2024-09-16 05:15

季风泯灭的季节·2024-09-16 04:13

[实践应用] 深度学习之模型性能评估指标

文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。

YuanDaima2048·2024-09-16 04:39

[实践应用] 深度学习之优化器

博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数

YuanDaima2048·2024-09-16 04:38

当你看不惯的东西越来越多时，证明你老了！

但是，多年训练出来的对方视角看问题的能力，又让我可以理智下来，思考其中的合理性。

书影斑斓的简书·2024-09-16 04:23

程序员如何在AI时代保持核心竞争力

程序员如何在AI时代保持核心竞争力随着AIGC（如ChatGPT、MidJourney、Claude等）大语言模型的相继涌现，AI辅助编程工具逐渐普及，程序员的工作方式正在发生深刻的变革。

nfgo·2024-09-16 03:35

生成式地图制图

它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。

Bwywb_3·2024-09-16 03:33

3.1 损失函数和优化：损失函数

损失函数L_i定义：通过函数f给出预测的分数和真实的目标（或者说是标签y），可以定量的描述训练样本预测的好不好，最终的损失函数是在整个数

做只小考拉·2024-09-16 03:17

Vicky的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day73 20210411

练习材料：ModerncavemenPart-3ˈmɒdənˈkeɪvmənpɑːt-3Theyplungedintothelake,andafterloadingtheirgearonaninflatablerubberdinghy,letthecurrentcarrythemtotheotherside.Toprotectthemselvesfromtheicywater,theyhadtow

Vicky_b9de·2024-09-16 03:15

【大模型应用开发动手做AI Agent】第一轮行动：工具执行搜索

【大模型应用开发动手做AIAgent】第一轮行动：工具执行搜索作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展

AI大模型应用之禅·2024-09-16 02:58

股票公众号怎么赚钱的？炒股公众号靠什么赚钱？

主打：带货高补贴，深受各位带货团队长喜爱（训练营导师每天出单带货几万单）。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。送万元推广大礼包，教你如何1年做

氧惠评测·2024-09-16 02:19

[数据集][目标检测]汽车头部尾部检测数据集VOC+YOLO格式5319张3类别

FL1623863129·2024-09-16 02:56

KVM虚拟机源代码分析【转】

另外一个是稍微修改过的Qemu，用于模拟PC硬件的用户空间组件，提供I/O设备模型以及访问外设的途径。KVM基本结构如图1所示。其中KVM加入到标准的Linux内核中，被组织成Linux中标准

xidianjiapei001·2024-09-16 02:24

《算法》四学习——1.1节

本篇笔记针对第一章基础1.1基础编程模型1.1节总结了相关的语法、语言特性和书中将会用到的库。

进阶的Farmer·2024-09-16 01:23

轻量级模型解读——轻量transformer系列

先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran

lishanlu136·2024-09-16 01:18

必知|儿童能力训练中的能力到底是什么？

今天我们来一起聊一下“能力”，我们做儿童能力训练，我们跟家长解释能力训练多么多么重要，很多家长反应很茫然，表示不太容易理解，训练能力难倒比学习知识更重要？

ll冰儿·2024-09-16 01:57

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高

极客Array·2024-09-16 00:23

南山演讲口才|教你如何克服演讲中的不良心理

1．缺乏信心的心理演讲者看到自己的某些弱点，如普通话说得不太标准、言语技巧训练不足等，常有这样的疑问：“我能行吗？”这个疑问本身会促使演讲者夸大自己的弱点，从而对演讲丧失信心。

韦先·2024-09-16 00:20

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

13.11.1构造模型下

浪子L·2024-09-16 00:45

你会读书吗

出于好奇，我拿着他的培训资料进行了一个月的自我训练，并一度深陷其中。

阿杰说澄长·2024-09-16 00:19

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